用Tensor訓練網絡很方便，但是反向傳播過程需要手動實現。這對于像線性回歸等較為簡單的模型來說，還可以應付，但實際使用中經常出現非常復雜的網絡結構，此時如果手動實現反向傳播，不僅費時費力，而且容易出錯，難以檢查。

torch.autograd就是為方便用戶使用，而專門開發的一套自動求導引擎，它能夠根據輸入和前向傳播過程自動構建計算圖，并執行反向傳播。

requires_grad

import torch as t #在創建tensor的時候指定requires_grad a = t.randn(3,4, requires_grad=True)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pytorch 中 Autograd(四）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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